Di chuyển ứng dụng CUDA sang kiến trúc GPU Trung Quốc Khóa Học Đào Tạo

Tổng quan về hệ sinh thái GPU AI của Trung Quốc

• So sánh Huawei Ascend, Biren và MLU của Cambricon
• Mô hình CUDA so với CANN, Biren SDK và BANGPy
• Xu hướng ngành và hệ sinh thái nhà cung cấp

Chuẩn bị cho việc di chuyển

• Đánh giá mã nguồn CUDA của bạn
• Xác định nền tảng đích và phiên bản SDK
• Cài đặt chuỗi công cụ (toolchain) và thiết lập môi trường

Kỹ thuật dịch chuyển mã nguồn

• Di chuyển truy cập bộ nhớ CUDA và logic nhân (kernel)
• Ánh xạ mô hình lưới tính toán/threath (compute grid/thread)
• Các tùy chọn dịch chuyển tự động so với thủ công

Triển khai cụ thể cho từng nền tảng

• Sử dụng các toán tử (operators) và nhân tùy chỉnh của Huawei CANN
• Quy trình chuyển đổi Biren SDK
• Xây dựng lại mô hình với BANGPy (Cambricon)

Kiểm thử và tối ưu hóa liên nền tảng

• Phân tích hiệu năng (profiling) trên mỗi nền tảng đích
• Điều chỉnh bộ nhớ và so sánh thực thi song song
• Theo dõi hiệu suất và lặp lại cải tiến

Quản lý môi trường GPU hỗn hợp

• Triển khai lai với nhiều kiến trúc khác nhau
• Chiến lược dự phòng (fallback) và phát hiện thiết bị
• Các lớp trừu tượng (abstraction layers) để duy trì khả năng bảo trì mã nguồn

Nghiên cứu tình huống và các phương pháp hay nhất

• Di chuyển các mô hình thị giác/NLP sang Ascend hoặc Cambricon
• Tinh chỉnh các dòng suy luận (inference pipelines) trên các cụm Biren
• Xử lý sự không tương thích phiên bản và khoảng trống API

Tổng kết và các bước tiếp theo